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由于大模型通常基于静态数据集训练，不具备实时信息。Function Calling允许模型访问最新的数据，提供更准确、更及时的回答。 提高准确性 在需要精确计算或特定领域知识时，大模型可以通过调用专门的函数来提高回答的准确性，例如调用数学计算函数、翻译服务或专业知识库。 支持模型 支持Qwen2
如果您是卖家，您可以在云商店查看自己售卖的商品是否上架成功。在云商店右上方单击“卖家中心 > 进入卖家中心”，选择“商品管理 > 我的商品”查看在售卖的商品。 如果您是买家，您可以在云商店搜索、购买商品，已经购买的商品将展示在“云商店 > 买家中心 > 已购买的服务”页面。 在AI Gallery内订阅的免费商品只展示在AI
Token的有效期为24小时，需要使用同一个Token鉴权时，可以缓存起来，避免频繁调用。 Token在计算机系统中代表令牌（临时）的意思，拥有Token就代表拥有某种权限。Token认证就是在调用API的时候将Token加到请求消息头，从而通过身份认证，获得操作API的权限。 Toke
的详情页面。 删除发布的数据集 当您需要删除发布在AI Gallery中的数据集时，可以执行如下步骤进行删除。 在AI Gallery页面的右上角单击“个人中心 > 我的数据”。 在“我的发布”页签，单击目标数据集右侧的“删除”，在弹窗中确认删除。 由于数据集是下载至OBS使用的
充足澎湃算力，最佳实践算力推荐方案，提升实践效率和成本 AI Gallery深谙开发者在人工智能项目推进过程中面临的实际困难，尤其是高昂的模型训练与部署成本，这往往成为创意落地的阻碍。通过大量开发者实践，针对主流昇腾云开源大模型，沉淀最佳的算力组合方案，为开发者在开发模型的最后一步，提供最佳实践的算力方案、实践指南
给用户组授权策略。在IAM服务的用户组列表页面，单击“授权”，进入到授权页面，为子账号配置权限。勾选步骤2中创建的“ma_sfs_turbo”策略。单击“下一步”和“确定”。 在已有的ModelArts委托权限中，追加IAM ReadOnlyAccess权限。 在ModelArts管理控制台，单击“权限管理
sh # 环境部署脚本 |——src/ # 启动命令行封装脚本，在install.sh里面自动构建 |──llm_inference # 推理代码包 |──llm_tools
clone，官方提供了 git clone repo_url 的方式下载，但是不支持断点续传，并且clone 会下载历史版本占用磁盘空间。 在创建OBS桶创建的桶下创建文件夹用以存放权重和词表文件，例如在桶standard-llama2-13b中创建文件夹llama2-13B-chat-hf。
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定“inference_params.json”中的参数，否则配置的参数将无法在推理过程中生效。 “inference_params.json”文件的参数请参见表4。该参数会显示在部署推理服务页面，在“高级设置”下会新增“参数设置”，基于配置的推理参数供模型使用者修改自定义镜像的部署参数。
sh # 环境部署脚本 |——src/ # 启动命令行封装脚本，在install.sh里面自动构建 |──llm_inference # 推理代码包 |──llm_tools
sh # 环境部署脚本 |——src/ # 启动命令行封装脚本，在install.sh里面自动构建 |──llm_inference # 推理代码包 |──llm_tools
sh # 环境部署脚本 |——src/ # 启动命令行封装脚本，在install.sh里面自动构建 |──llm_inference # 推理代码包 |──llm_tools
企业项目 创建开发环境实例 POST /v1/{project_id}/notebooks modelarts:notebook:create ecs:serverKeypairs:create swr:repository:getNamespace swr:repository:listNamespace
如果使用模型训练后的权重文件进行推理，模型训练及训练后的权重文件转换操作可以参考相关文档章节中提供的模型训练文档。 Step2 配置pod 在节点自定义目录${node_path}下创建config.yaml文件 apiVersion: apps/v1 kind: Deployment
sh # 环境部署脚本 |——src/ # 启动命令行封装脚本，在install.sh里面自动构建 |──llm_inference # 推理代码包 |──llm_tools
sh # 环境部署脚本 |——src/ # 启动命令行封装脚本，在install.sh里面自动构建 |──llm_inference # 推理代码包 |──llm_tools
Eagle训练适配代码存放在代码包AscendCloud-LLM-x.x.x.zip的llm_tools/spec_decode/EAGLE目录下。 在目录下执行如下命令，即可安装Eagle。 bash build.sh 步骤二：非sharegpt格式数据集转换（可选） 如果数据集json
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